人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用

人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用

闫玉聪

身份证号：371421198509276339

摘要：当今，在社会与时代不断发展进步的过程中，民众工作生活的方式出现巨大转变，尤其是各项社会生产活动基本上都实现了机械化，为我国的机械工程创造了良好的发展机遇。人工神经网络涵盖了多学科专业知识，具有较高的复杂性和综合性，在机械工程具有显著应用优势。合理分析如何将人工神经网络融入到机械设计、制造以及机械故障诊断等各个方面，对于机械工程来说意义重大。

关键词：人工神经网络；机械工程；与应用

引言

机械工程可以有效提升生产效率，节约生产成本，目前已经得到产品设计、生产管理的广泛应用，为机械制造提供了便捷，在很大程度上促进了机械行业的发展。然而在实际运行中，机械系统化系统存在一些问题，比如运行中出现故障等，对机械工程正常运行带来了不利影响。人工神经网络在机械工程中的应用，可以及时准确地找出系统故障所在，节省大量的人力物力资源，不仅能够大幅度提升经济效益，而且还能推动社会经济的持续发展。

1人工神经网络概述

人工神经网络正在深刻地影响和改变机械工程领域。各种智能算法和技术，如机器学习、深度学习、计算机视觉等，使得机器人、自动化设备具有更强的感知能力和学习能力，可以进行更复杂的任务，机械设计和生产过程自动化程度不断提高。人工神经网络为机械工程带来了全新的思路和方法。例如，可以利用深度学习和强化学习训练机器人和自动化设备，通过大量模拟和实践，机器人和自动化设备能够学会如何进行机械抓取、焊接、组装等操作。这种数据驱动的方法可以不断优化和提高机械设备的性能。人工神经网络也在改变机械工程师和技术专家的工作，使他们更加依赖人工神经网络进行机械设计、分析和制造。在人工神经网络的帮助下，机械工程师可以把精力投入到更高层面的工作中，如设计新型智能系统的方案。传统的技工岗位也会随着自动化程度的提高而减少。尽管人工神经网络的应用前景十分广阔，但是目前人工神经网络也面临许多挑战，如安全性和可靠性的问题，人工神经网络的黑箱问题等。因此，未来机械工程仍需要人的帮助，在人与人工神经网络的有效结合与协作下，才能够确保机械工程的稳定发展。

2人工神经网络在机械工程领域中的应用

2.1在机械制造中的应用

人工神经网络在机械制造中的应用，可以提升机械生产效率和产品质量。在实际生产中，运用科学合理的方式，促使机械制造与人工神经网络有机结合，完成生产控制与处理任务，在提高生产自动化水平的同时，有效避免不利因素对生产的影响，从而保障生产质量。另外，将人工神经网络应用于机械制造中，可以运用智能化方式对生产作业进行相应的调整，促使生产出的产品切实满足客户的个性化需求。对于企业生产来说，任何一个生产的制造都有标准尺寸，但是客户不同，对产品尺寸的要求会存在一定差异。基于这种情况，机械系统在运行过程中，需要借助人工神经网络做出相应的调整，确保所生产出的产品在质量、性能等方面满足客户的具体要求。现阶段机器人得到了很多企业生产的应用，在生产车间机器人可以替代员工高效化地完成生产作业，而且不带任何情绪，保证各项生产任务的高质量完成，真正实现智能化生产目标。由此可见，通过合理应用人工神经网络，机械性能得到了大幅度提高，促使其更好地满足生产需求。

2.2在机械设计中的应用

采用人工神经网络与设计软件可以实现机械设计的自动化与智能化，设计者可以与设计系统进行人机协作，快速生成可靠的设计方案。这可以极大提高机械设计的效率与质量。设计者可以与人工神经网络系统进行交互，构建机械产品的知识图谱和案例库，得到与当前设计任务相关的技术方案、实例参数与工艺流程等信息，实现基于知识与案例的机械设计。采用人工神经网络算法自动进行机械结构的拓扑生成、尺寸优化与形状优化，还可以进行动力学性能与强度分析，使机械结构以更简单、轻量和高性能的方式实现其功能要求，进而为机械设计提供重要支撑。结合CAD模型，利用人工神经网络进行机械系统的运动仿真、动力学性能分析、应力应变分析以及故障模拟等，可以在设计阶段发现机械产品的潜在问题与优化空间，实现设计的预先验证与修正。

2.3在机械故障诊断中的应用

人工神经网络在机械故障诊断中的应用主要体现在以下几个方面：（1）智能监测与传感。采用各种传感器监测机械设备的动态特征参数，如振动、噪声、温度、应力等，并采集大量运行数据，为后续故障诊断与分析提供基础[10]。（2）故障模式识别。利用机器学习技术，通过对历史故障数据与案例的学习，可以识别当前机械系统可能出现的故障模式，为后续定位故障原因提供方向。（3）故障原因辨识。根据机械知识与理论，结合监测数据，使用知识图谱推理技术可以分析出故障产生的可能原因，并据此提出修复方案。（4）故障预警与预测。通过对机械运行数据的深度学习与建模，可以发现设备性能发生的小幅变化，在故障发生前进行预警，并据此预测可能出现的故障类型与发生时间，实现预防性故障检测。（5）虚拟仿真检验。针对复杂故障，建立机械系统的虚拟仿真模型，在模型上模拟故障现象与影响，通过大量仿真实验找出最可能的故障诱因，为检修方案的制订提供依据。（6）维修方案智能生成。根据故障诊断结果，结合机械知识与案例，可以利用人工神经网络自动生成解决故障的最佳修复方案，包括更换或修复零部件、采取调试与检验措施等内容。

2.4在计算与存储数据中的应用

人工神经网络得到广泛应用，主要是因为他具有神经网络系统这一优势，通过在机械中构建电子信息系统，可以实现对人类神经系统的模仿。同时利用强大的存储功能，实现对数据信息的精准化存储。在实际运行过程中，神经网络系统在应用模拟方法的基础上，对各项数据信息展开深层次的分析与研究，将所得的结果应用到具体计算中。从结构层面分析，由于神经元结构具有稳定、密实等特点，在很大程度上提升了系统运行的智能化和自动化，将系统的高精准性优势得以展现。另外，机械自动化过程中涉及的数据较多，不管何种类型的数据信息，都可以运用神经网络系统存储起来，并且开展相应的计算处理工作。目前，人工神经网络在计算与存储数据中的应用已经较为普遍，尤其是在一些发达国家已经大力推广人工神经网络的应用，随着机械行业发展和不断研究，计算机与神经网络将会有机结合，不断扩大电加工智能系统的规模，推动电加工智能的高速稳定发展，尽快构建出科学高效的智能化体系。

结语

现代社会中，人工神经网络有十分广阔的发展空间，用于机械工程领域引领着行业的智能化、创新化发展进程。当前，现代人工神经网络用于机械工程中表现出诸多优势，但其发展还不够成熟，并且与普及应用之间还存在着一段距离。鉴于以上情况，技术人员应不断加大对机械工程人工神经网络的研究力度，开发高端芯片、操作系统等核心技术，培养更多的高素质专业人才，多管齐下，使人工神经网络在该领域内体现出更大的应用价值。

参考文献

[1]赵娜.基于人工神经网络的复杂产品模块化数学建模[J].河北北方学院学报（自然科学版），2020，38（3）：12-19.

[2]屈梁生.人工神经网络与机械工程中的智能化问题[J].中国机械工程，2021，8（2）：1-4.

[3]许世杰.人工神经网络在机械故障诊断技术中的应用[J].机电信息，2020（12）：40-41.